本文關(guān)鍵詞：可靠組合服務推薦模型研究

  更多相關(guān)文章： 資源優(yōu)化 質(zhì)量監(jiān)控 服務推薦 工作調(diào)度

【摘要】：隨著經(jīng)濟全球化以及信息技術(shù)的高速發(fā)展,網(wǎng)絡化服務的種類層出不窮,單一化服務已不能滿足市場需求,組合服務的出現(xiàn)解決了這一危機。目前有關(guān)組合服務研究主要集中在組合服務描述和協(xié)作機制方面,有關(guān)服務綜合管理平臺以及全生命周期的服務質(zhì)量動態(tài)評估方面的研究仍然有著重要的研究意義。針對以上問題,本文主要研究工作與貢獻如下:1)傳統(tǒng)組合服務管理平臺的服務注冊管理和服務質(zhì)量管理是在服務監(jiān)控平臺上完成,對監(jiān)控平臺的處理性能要求較高,不利于實際推廣使用。本文提出一種基于第三方監(jiān)督Qo S的可靠組合服務推薦模型。該模型在傳統(tǒng)服務管理的基礎上,添加服務監(jiān)控、組合服務以及備份存儲功能。服務監(jiān)控模塊負責實時監(jiān)控服務資源的質(zhì)量;組合服務平臺負責服務選擇以及組合服務測試,可以降低系統(tǒng)復雜度,減少成本開銷;使用備份存儲機制來提高系統(tǒng)的可靠性,降低系統(tǒng)風險。本文專注于組合服務技術(shù)研究,提出了一個過程驅(qū)動的組合服務與分解模型,實現(xiàn)服務的有序組合。2)使用DAG(Directed Acyclic Graph)描述組合服務過程,分析了幾種常用的工作流調(diào)度優(yōu)化算法,針對算法中時間利用率較低以及時間碎片較多的問題,考慮服務資源的單位時間費用,提出了一個按照單位時間費用優(yōu)先分配浮差時間的方法來減少時間碎片的可靠并行分層算法RCLWS,該算法借助關(guān)鍵路徑技術(shù),按照并行分層方法進行分層,計算關(guān)鍵路徑結(jié)點的優(yōu)先權(quán),根據(jù)該權(quán)值所占比例為各層分配時間浮差。仿真實驗結(jié)果表明該方法能夠有效降低結(jié)點中的時間碎片問題。3)通過兩個實例分析說明了本文中所提模型以及算法的可行性及優(yōu)越性。
【關(guān)鍵詞】：資源優(yōu)化 質(zhì)量監(jiān)控 服務推薦 工作調(diào)度
【學位授予單位】：南京航空航天大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.3
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-12
• 注釋表12-14
• 第一章 緒論14-19
• 1.1 研究背景和意義14-15
• 1.2 研究現(xiàn)狀分析15-16
• 1.3 論文的主要工作與貢獻16-17
• 1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)17-19
• 第二章 組合服務相關(guān)理論與技術(shù)19-29
• 2.1 QoS模型19-22
• 2.1.1 基于Qo S的服務體系架構(gòu)20
• 2.1.2 QoS指標定義20-22
• 2.2 組合服務相關(guān)技術(shù)22-25
• 2.2.1 組合服務分類22
• 2.2.2 組合服務建模與語言描述22-23
• 2.2.3 工作流模型23-25
• 2.3 工作流調(diào)度算法25-28
• 2.3.1 工作流結(jié)構(gòu)25-27
• 2.3.2 工作流調(diào)度算法分析27-28
• 2.4 本章小結(jié)28-29
• 第三章 服務推薦模型與組合服務技術(shù)研究29-41
• 3.1 基于QoS監(jiān)控的組合服務推薦模型體系結(jié)構(gòu)29-35
• 3.1.1 服務消費者模塊30
• 3.1.2 服務提供商模塊30-31
• 3.1.3 可靠組合服務平臺模塊31-33
• 3.1.4 服務Qo S監(jiān)控中心模塊33-34
• 3.1.5 領(lǐng)域服務器模塊34
• 3.1.6 服務推薦模型中的數(shù)據(jù)共享與交換功能34-35
• 3.2 服務推薦中的組合服務關(guān)鍵技術(shù)研究35-40
• 3.2.1 組合服務流程框架36-37
• 3.2.2 服務的動態(tài)分解與組合37-39
• 3.2.3 組合服務與服務分解實例說明39-40
• 3.3 本章小結(jié)40-41
• 第四章 服務推薦的工作流調(diào)度優(yōu)化算法41-58
• 4.1 基于截止時間約束下費用優(yōu)化的工作流調(diào)度算法41-42
• 4.2 基于最小關(guān)鍵路徑的工作流調(diào)度算法42-43
• 4.3 基于前向分層的工作流調(diào)度算法43-47
• 4.3.1 相關(guān)值定義43-44
• 4.3.2 算法描述44-45
• 4.3.3 DTL算法實例說明45-47
• 4.3.4 DTL算法性能分析47
• 4.4 基于逆向分層的工作流調(diào)度算法47-51
• 4.4.1 相關(guān)值定義48
• 4.4.2 算法描述48-50
• 4.4.3 DBL算法實例說明50-51
• 4.4.4 DBL算法性能分析51
• 4.5 基于可靠并行分層的工作流調(diào)度算法51-56
• 4.5.1 相關(guān)定義52
• 4.5.2 算法描述52-55
• 4.5.3 RCLWS算法實例說明55-56
• 4.5.4 RCLWS算法性能分析56
• 4.6 本章小結(jié)56-58
• 第五章 模擬實驗案例分析58-68
• 5.1 實驗環(huán)境58-59
• 5.1.1 Eclipse58
• 5.1.2 算法部分代碼58-59
• 5.2 實驗一：旅游代理服務選擇實例59-63
• 5.2.1 實例描述60-61
• 5.2.2 工作流調(diào)度算法實驗61-62
• 5.2.3 實驗結(jié)果與分析62-63
• 5.3 實驗二：制造工業(yè)中某器械部件的制作流程實例63-66
• 5.3.1 實驗描述63-64
• 5.3.2 實驗結(jié)果分析64-66
• 5.4 本章小結(jié)66-68
• 第六章 總結(jié)與展望68-70
• 6.1 論文總結(jié)68-69
• 6.2 研究展望69-70
• 參考文獻70-74
• 致謝74-75
• 在學期間的研究成果及發(fā)表的學術(shù)論文75

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本文編號：924778